Nivoda gestiona un mercado de diamantes y piedras preciosas al servicio de las joyerías. Su plataforma permite a los comercios acceder a diamantes naturales, diamantes de laboratorio y piedras preciosas, y ofrece herramientas para ampliar la selección disponible en sus tiendas físicas y en línea. Las salas de exposición virtuales y los catálogos de diamantes ayudan a presentar las piedras a los clientes sin tener que mantener toda la variedad en inventario. Nivoda también coordina el control de calidad y la logística, y ofrece entrega exprés y condiciones de crédito flexibles como parte de sus soluciones para el comercio minorista.
Ingeniero/a sénior de IA y aprendizaje automático, remoto en Estados Unidos
Desarrolla sistemas de clasificación, recomendación y búsqueda multimodal para el mercado global de joyería y los escaparates de joyeros de Nivoda. Crea capacidades de aprendizaje automático en producción para búsqueda, descubrimiento de productos y coincidencia de imágenes.
Descripción
- Desarrolla y opera la infraestructura de búsqueda del mercado para la clasificación y la búsqueda multimodal.
- Crea sistemas configurables y multiinquilino de clasificación y recomendación para el mercado de Nivoda y los escaparates de joyeros.
- Desarrolla búsqueda contextual y un asistente conversacional previsto, con diseño de prompts y métodos de generación aumentada por recuperación.
- Crea procesos para extraer atributos de imágenes y emparejar imágenes con productos mediante embeddings de imágenes.
- Añade vías de recuperación y pasos de confirmación antes de que los sistemas probabilísticos realicen acciones de alto impacto.
- Define y lleva a cabo evaluaciones de búsqueda y clasificación, incluidas métricas offline y experimentos de intercalado.
- Evalúa y somete a pruebas de estrés los resultados de modelos fundacionales y LLM.
- Gestiona modelos de clasificación y recomendación desde el desarrollo de características, el entrenamiento y la evaluación hasta el despliegue y la supervisión.
- Diseña y optimiza el servicio de modelos en tiempo real para lograr baja latencia con cargas de producción.
- Utiliza agentes de programación con IA para desarrollar infraestructura y procesos de aprendizaje automático, con rigurosos sistemas de evaluación.
- Únete al Discovery Pod para crear clasificación, recomendaciones, entrada de búsqueda, búsqueda contextual y conversacional, y búsqueda mediante carga de imágenes para un mercado global de joyería.
Requisitos
- Entre 5 y 10 años de experiencia profesional.
- Experiencia con infraestructura de recuperación de información, como Elasticsearch/OpenSearch, Vespa o bases de datos vectoriales, incluidas pgvector, Pinecone o Weaviate.
- Experiencia práctica en aprendizaje automático aplicado a clasificación y recomendaciones, incluido el aprendizaje para clasificar, la recuperación basada en embeddings y el filtrado colaborativo.
- Experiencia gestionando modelos de aprendizaje automático en todas las etapas: desarrollo de características, entrenamiento, evaluación, despliegue y supervisión.
- Experiencia en producción con aplicaciones de PLN y LLM, incluido el diseño de prompts, métodos de generación aumentada por recuperación y la gestión de casos sin resultados y situaciones de compromiso.
- Experiencia sirviendo modelos en sistemas en tiempo real y de baja latencia con cargas de producción.
- Capacidad para evaluar sistemas de búsqueda y clasificación con métricas offline y experimentos de intercalado.
- Experiencia práctica con modelos fundacionales y LLM, incluida la evaluación y las pruebas de estrés de sus resultados.
- Experiencia diseñando una gestión de fallos controlada para sistemas probabilísticos.
- Comodidad al utilizar agentes de programación con IA para crear infraestructura y procesos de aprendizaje automático, con un firme compromiso con la evaluación y las pruebas.
- Currículum en inglés.
- Se valorará: conocimientos de fundamentos de visión artificial y embeddings de imágenes.
- Se valorará: experiencia diseñando sistemas configurables y multiinquilino.
- Se valorará: experiencia con productos de búsqueda conversacional o de tipo asistente.
- Se valorará: experiencia con búsqueda, clasificación o recomendaciones para mercados o comercio electrónico.
Beneficios
- Horario de trabajo flexible.
- Cultura que prioriza el trabajo remoto.
- Oportunidades de crecimiento profesional y aprendizaje.
- Vacaciones sin límite establecido.
- Oportunidad de incorporarse durante un periodo de rápida expansión.